[发明专利]一种面向社交网络的动态网络表示学习方法及系统有效
| 申请号： | 202010042807.7 | 申请日： | 2020-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN111460275B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 金海;黄宏;王璐 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向社交网络的动态网络表示学习方法及系统，属于社交网络数据挖掘领域，包括：获取社交网络的动态网络在多个连续时间戳下的拉普拉斯矩阵；对于每一个拉普拉斯矩阵，由其对应的私有自编码器和共享自编码器分别进行网络表示学习，将两个网络表示结果拼接后输入对应的解编码器，还原出拉普拉斯矩阵；基于重构损失约束、相似性损失约束和差异损失约束构建损失函数，以最小化损失函数值为目标，在反向传播的过程中调整自编码器的模型参数，完成一次训练；重复直至满足终止条件；将最后一次训练的拼接结果作为对应时间戳下动态网络的最终表示结果。本发明能够提取动态网络结构的高阶非线性结构，并准确挖掘动社交网络的演化特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 社交 网络 动态 表示 学习方法 系统 | ||
【主权项】：
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